Sistem dan protokol multiagen
Agen AI yang mengerjakan pekerjaan nyata di sistem Anda, dengan aturan yang Anda tetapkan dan orang yang mengawasinya
Chatbot menjawab pertanyaan; pekerjaannya tetap menunggu orang
Sebagian besar pilot AI berhenti di jendela chat. Biaya sebenarnya ada pada pekerjaan yang melintasi sistem: memeriksa permintaan, menelusuri catatan, memperbarui ERP, dan memberi tahu pelanggan.
Memberi model AI akses terbuka ke sistem tersebut bukan pilihan bagi bisnis yang teregulasi. Setiap tindakan harus diizinkan, dicatat dalam log, dan dapat dijelaskan, dan seseorang harus dapat turun tangan.
Yang Anda peroleh
Pekerjaan selesai, bukan hanya jawaban
Agen yang menyelesaikan pekerjaan multi-langkah di seluruh sistem Anda sepanjang waktu, bukan hanya menjawab pertanyaan.
Setiap tindakan dapat dipertanggungjawabkan
Setiap alat yang boleh digunakan agen didefinisikan, diberi izin, dan dicatat dalam log, sehingga tindakannya dapat diaudit.
Orang yang mengawasi
Orang mengawasi agen dan turun tangan pada pengecualian, tanpa menyetujui setiap langkah rutin.
Mutu dan biaya terkendali
Mutu, kesalahan, dan pengeluaran token diukur pada setiap agen, dengan batas yang mencegah pembengkakan biaya.
Yang kami sediakan
Alur kerja multiagen dengan pengawasan human-on-the-loop
Agen yang berbagi satu tugas, masing-masing dengan peran sempit, berjalan sepanjang waktu. Dengan pengawasan human-on-the-loop (HOTL), orang mengamati pekerjaan dan menangani pengecualian.
Server MCP dan penggunaan alat enterprise
Model Context Protocol (MCP) dan server WebMCP yang memberi agen akses sempit dan tercatat ke API, basis data, dan alat internal Anda, dengan eksekusi alat yang deterministik.
Interoperabilitas A2A dan pembayaran AP2
Agent2Agent (A2A) memungkinkan agen Anda mendelegasikan pekerjaan kepada agen di sistem lain. Agent Payments Protocol (AP2) memungkinkan agen membayar berdasarkan mandat kriptografis yang Anda setujui.
AgentOps
Telemetri, evaluasi, pagar pengaman halusinasi, dan kendali biaya token untuk setiap agen, sehingga Anda dapat melihat apa yang dilakukan setiap agen, seberapa baik, dan berapa biayanya.
Cara kerjanya
Setiap pemanggilan alat bersifat deterministik dan dapat diaudit secara kriptografis. Telemetri, evaluasi, dan pagar pengaman AgentOps berjalan pada setiap agen, dengan pengawasan human-on-the-loop untuk pengecualian.
Pilih alur kerjanya
Kami memilih alur kerja dengan hasil bisnis yang jelas, dan menyepakati langkah mana yang diambil agen, mana yang tetap dipegang orang, dan di mana orang harus menyetujui.
Definisikan alatnya
Kami membuka sistem yang dibutuhkan agen melalui server MCP, setiap alat dengan izin, masukan, dan pencatatan log tersendiri.
Bangun dan evaluasi
Kami membangun agen dan mengujinya dengan kasus nyata, menilai akurasi, kesalahan, dan biaya sebelum ada yang mengandalkannya.
Siapkan pengawasan
Kami memberi tim Anda tampilan atas apa yang dilakukan agen, peringatan atas pengecualian, dan cara untuk menjeda atau menimpa tindakan agen mana pun.
Rilis dan operasikan
Kami merilis bertahap, memantau mutu dan pengeluaran token, dan memperluas agen ke langkah baru setelah langkah pertama terbukti.
Teknologi dan standar
Agen bekerja melalui standar terbuka: MCP dan WebMCP untuk akses alat, A2A untuk pendelegasian antar agen, dan AP2 untuk pembayaran. Ekosistemnya dibangun di atas standar Linux Foundation dan FIDO.
- Kerangka kerja
- FastAPI
- AI dan pembelajaran mesin
- LangChain
- LlamaIndex
- Metode dan praktik
- Pengawasan human-on-the-loop (HOTL)
- Telemetri dan evaluasi AgentOps
- Pagar pengaman halusinasi
- Kendali biaya token
Cara memulai
Sebagian besar klien memulai dengan bukti konsep (POC) agentik berdaulat: alur kerja multiagen yang berjalan dan terhubung ke alat internal Anda di jaringan privat.
Yang terjadi selanjutnya
Menyepakati waktu
Tim kami mengirim email kepada Anda untuk menyepakati waktu sesi.
Sesi pra-konsultasi
sesi pra-konsultasi online gratis selama 30 menit: kami membahas sasaran, sistem, dan kendala Anda.
Tinjauan kesiapan
Dalam tinjauan kesiapan gratis selama 48 jam, Arsitek Utama memeriksa proyek Anda terhadap definisi siap 6 poin dan merekomendasikan jalur yang sesuai.
Memilih jalur
Proyek yang lingkupnya sudah siap menerima proposal yang mengikat dalam 3–5 hari kerja. Proyek pada tahap konsep dimulai di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak terdokumentasi, atau perlu integrasi dimulai dengan diagnostik senilai 1–2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing memiliki biaya tetap yang dicantumkan dalam proposal.
Tim produk AI-native
Pod produk lintas fungsi yang terkelola, berisi insinyur senior, dan dilengkapi kerangka kerja pengodean agentik dan QA.
Proyek dengan luaran tetap dan layanan terkelola 24/7
Penyampaian berbasis lingkup tetap dan tonggak, dengan pemimpin penyampaian yang disebutkan namanya, serta layanan terkelola aplikasi 24/7 di bawah tata kelola SLA.
Cara tercepat untuk memulai adalah paket POC agentik berdaulat (MCP, A2A, GraphRAG), salah satu paket penugasan cepat kami.
Mulai dari manaPertanyaan dan jawaban
Apa perbedaan sistem multiagen dengan chatbot?
Chatbot menjawab pertanyaan. Agen mengambil tindakan: membaca catatan, memanggil sistem Anda, dan menyelesaikan langkah-langkah suatu proses. Sistem multiagen membagi tugas yang lebih besar di antara agen dengan peran sempit, yang lebih mudah diuji dan dikendalikan.
Apa itu MCP, A2A, dan AP2?
Ketiganya adalah protokol terbuka untuk agen AI. Model Context Protocol (MCP) menghubungkan agen ke alat dan data. Agent2Agent (A2A) memungkinkan agen di sistem yang berbeda mendelegasikan pekerjaan. Agent Payments Protocol (AP2) memungkinkan agen melakukan pembayaran berdasarkan mandat yang Anda tandatangani.
Bagaimana cara mencegah agen melakukan hal yang tidak seharusnya?
Agen hanya dapat bertindak melalui alat yang kami tetapkan untuknya, masing-masing dengan izin dan batasannya sendiri. Setiap pemanggilan dicatat. Pagar pengaman memeriksa masukan dan luaran, dan langkah yang berisiko menunggu persetujuan seseorang.
Apa arti human-on-the-loop?
Dalam kerja human-in-the-loop (HITL), seseorang menyetujui setiap langkah. Dalam kerja human-on-the-loop (HOTL), agen menjalankan langkah rutin sementara orang mengawasi, menerima peringatan, dan turun tangan pada pengecualian. Kami menyepakati bersama Anda langkah mana yang memerlukan pola yang mana.
Bagaimana cara memastikan agen cukup akurat?
Kami menyusun set evaluasi dari kasus nyata beserta hasil yang diharapkan. Setiap agen dinilai pada set itu sebelum rilis dan setelah setiap perubahan pada prompt, model, atau alat. Anda menyetujui ambang batasnya, dan kami tidak merilis di bawah ambang tersebut.
Bagaimana cara mengendalikan biaya token?
AgentOps mengukur token yang digunakan setiap agen dan setiap langkah. Kami menetapkan batas per tugas, menyimpan pekerjaan berulang dalam cache, dan mengirim langkah rutin ke model yang lebih kecil. Pengeluaran dilaporkan, sehingga alur kerja yang menjadi mahal terlihat lebih awal.
Dapatkah agen berjalan tanpa data keluar dari lingkungan Anda?
Ya. Agen, alat, dan model dapat berjalan di dalam pusat data Anda sendiri atau jaringan privat pada cloud berdaulat regional. Praktik LLM berdaulat kami menjalankan model di sana.
Siapa yang memiliki agen yang kami bangun?
Anda. Kode, prompt, definisi alat, dan set evaluasi yang kami hasilkan untuk Anda menjadi milik Anda setelah setiap tonggak dibayar. Model komersial tetap tunduk pada ketentuan lisensinya masing-masing, yang kami cantumkan untuk Anda.
Mulai dengan percakapan, bukan kontrak.
Sampaikan apa yang perlu Anda bangun, hubungkan atau amankan. Arsitek kami membahasnya bersama Anda, lalu menyarankan titik awal.